Unmanned Ground Vehicles (UGVs) are emerging as a crucial tool in the world of precision agriculture. The combination of UGVs with machine learning allows us to find solutions for a range of complex agricultural problems. This research focuses on developing a UGV capable of autonomously traversing agricultural fields and capturing data. The project, known as AGRO (Autonomous Ground Rover Observer) leverages machine learning, computer vision and other sensor technologies. AGRO uses its capabilities to determine pistachio yields, performing self-localization and real-time environmental mapping while avoiding obstacles. The main objective of this research work is to automate resource-consuming operations so that AGRO can support farmers in making data-driven decisions. Furthermore, AGRO provides a foundation for advanced machine learning techniques as it captures the world around it.

Bản dịch tiếng Việt:

Xe mặt đất không người lái (UGV) đang nổi lên như một công cụ quan trọng trong thế giới nông nghiệp chính xác. Sự kết hợp giữa UGV với học máy cho phép chúng tôi tìm ra giải pháp cho một loạt vấn đề nông nghiệp phức tạp. Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển một UGV có khả năng tự động đi qua các cánh đồng nông nghiệp và thu thập dữ liệu. Dự án có tên AGRO (Máy quan sát mặt đất tự động) thúc đẩy học máy, thị giác máy tính và các công nghệ cảm biến khác. AGRO sử dụng khả năng của mình để xác định sản lượng quả hồ trăn, thực hiện tự định vị và lập bản đồ môi trường theo thời gian thực trong khi tránh chướng ngại vật. Mục tiêu chính của công việc nghiên cứu này là tự động hóa các hoạt động tiêu tốn tài nguyên để AGRO có thể hỗ trợ nông dân đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Hơn nữa, AGRO cung cấp nền tảng cho các kỹ thuật học máy tiên tiến khi nó nắm bắt được thế giới xung quanh.

Document Ready

Click below to load the full PDF document natively.